人臉辨識系統有三個步驟，人臉偵測、特徵擷取、人臉識別。
特徵擷取(Feature extraction)--將偵測出的人臉影像簡化為特徵向量，作為人臉辨識使用。
特徵擷取是為了減少處理資料和大量輸入的時間或找尋可代表所有資料的過程。如果把輸入資料直接放入演算法當中，有可能因為資料量過於龐大且冗餘，造成預測結果不佳，反之將原始資料集降維成特徵向量，若可同時保持描述原始資料集的準確性和完整性，使類神經網路可以學習到完整的特徵資訊，讓影像經由系統學習後擁有良好的辨識結果。
特徵擷取降維技術有幾種方式實現，有獨立成分分析、主成分分析、Autoencoder等。
獨立成分分析
是利用統計原理進行計算的方法，取得代表性的特徵。
主成分分析
是利用統計分析來簡化數據集，使用線性方程式來對數據集進行線性轉換，將眾多的特徵找到可代表的特徵。
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